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改进的脉冲深度神经网络的图像分类方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
201810846910X
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 201810846910X | 专利名称 | 改进的脉冲深度神经网络的图像分类方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V40/16(2022.01),G06V20/00(2022.01),G06V10/774(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06K9/62(2022.01),G06T5/00(2006.01),G06N3/04(2006.01) |
| 申请人 | 申请地址 | 710062 陕西省西安市长安南路199号 | |
| 发明人 | 申请日期 | 2018-07-27 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:34:48 |
| 专利摘要 | 一种改进的脉冲深度神经网络的图像分类方法，采用了DOG层和简化脉冲耦合神经网络对图像进行预处理，灰度图像经过DOG层生成对比度图，简化的脉冲耦合神经网络通过参数自适应的方法处理DOG层生成的对比度图，根据生成的对比度图像具体内容的不同，按照像素值越大，点火时间越早的原则，生成不同通道数的脉冲图像，即时间序列脉冲图。改进的脉冲深度神经网络采用STDP无监督算法训练网络。用STDP权重修改机制更新卷积层的权重矩阵，直至达到当前卷积层的最大迭代次数，进入下一个卷积层重复训练过程，得到训练好的脉冲深度神经网络。本发明具有更贴近生物特性，且方法简单、有效等优点，适用于手写数字、人脸和其他物体等图像识别。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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